在當今數(shù)字化時代，人工智能（AI）技術正以前所未有的速度發(fā)展，并逐漸成為推動數(shù)字基礎設施革新的核心力量。從2022年末以來，以生成式AI為代表的人工智能技術在基礎模型、技術平臺、工程實現(xiàn)、應用模式和產(chǎn)業(yè)生態(tài)上的創(chuàng)新和演變目不暇接。本文將探討如何利用人工智能革新數(shù)字基礎設施，以應對未來數(shù)字經(jīng)濟的挑戰(zhàn)和機遇。
人工智能與數(shù)字基礎設施的融合趨勢
AI賦能數(shù)字基礎設施的背景
隨著人工智能技術的快速發(fā)展，其在數(shù)字基礎設施中的應用越來越廣泛。AI不僅能夠提升基礎設施的性能和效率，還能通過智能化的管理和優(yōu)化，降低運營成本。例如，AI技術可以用于數(shù)據(jù)中心的智能運維、網(wǎng)絡流量的優(yōu)化調度、以及存儲系統(tǒng)的自動化管理等。
政策支持與戰(zhàn)略布局
近年來，國家層面出臺了一系列政策支持人工智能與數(shù)字基礎設施的融合。2024年，政府工作報告首次提出“人工智能+”行動，隨后上海發(fā)布《關于人工智能“模塑申城”的實施方案》，國家發(fā)展改革委等三部門聯(lián)合印發(fā)《國家數(shù)據(jù)基礎設施建設指引》。這些政策的落地，標志著我國以人工智能和數(shù)據(jù)為核心的數(shù)字基礎設施建設布局已然開啟。
人工智能革新數(shù)字基礎設施的關鍵領域
智能算力基礎設施
智算底座的重要性
智算底座提供高性能、高可靠性和高可擴展性的計算資源，是支撐人工智能應用和服務的關鍵基礎設施。隨著AI應用場景的多元化，算力需求日益增長，智算底座對于提升AI工作負載執(zhí)行效率的重要性凸顯。
融合型算力架構
融合型基礎設施需要同時容納面向關鍵任務和分析任務的通用算力，以及面向識別和生成式人工智能的智能算力。例如，中電金信的“源啟”3.0版本通過構建異構多元智能算力架構，支持國內(nèi)外多款GPU，實現(xiàn)了算力資源的高效管理和調度。
數(shù)據(jù)管理與優(yōu)化
數(shù)據(jù)處理能力的提升
相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理，AI模型的實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的規(guī)模、質量和實時性提出了更高要求。企業(yè)需要構建全鏈路的數(shù)據(jù)能力支撐平臺，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效采集、處理和分析。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)化
基于“數(shù)據(jù)驅動”理念，企業(yè)需要將數(shù)據(jù)轉化為可利用的資產(chǎn)。例如，中電金信的“數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺”通過全鏈條數(shù)據(jù)工程能力，助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源化、產(chǎn)品化和資產(chǎn)化。
智能化應用開發(fā)
應用生產(chǎn)模式的變革
在應用生產(chǎn)方面，AI技術將推動從“代碼驅動”向“代碼驅動、數(shù)據(jù)驅動和智能驅動”三輪協(xié)同驅動的轉變。未來，軟件開發(fā)將以驚人的速度實現(xiàn)自動化和智能化。
智能應用平臺
例如，中電金信的“行業(yè)AI平臺”作為企業(yè)智能化的發(fā)動機，不僅實現(xiàn)了對自身平臺的深度賦能，還幫助企業(yè)形成多類別人工智能規(guī)?；a(chǎn)能力。
網(wǎng)絡基礎設施優(yōu)化
智傳網(wǎng)（AIFlow）
智傳網(wǎng)（AIFlow）是一種新型的網(wǎng)絡服務模式，能夠發(fā)揮電信主干網(wǎng)的優(yōu)勢，解決數(shù)據(jù)傳輸延遲高、網(wǎng)絡帶寬占用大等問題。這種技術可以廣泛應用于航空、礦山開采、制造業(yè)等領域，推動業(yè)務從單點智能向全域智能演進。
低延遲與高吞吐量
例如，在航空領域，智傳網(wǎng)可以實現(xiàn)飛機的協(xié)同航行；在礦山開采中，通過數(shù)字網(wǎng)聯(lián)和無人操作，實現(xiàn)高危環(huán)境作業(yè)的替代。
人工智能革新數(shù)字基礎設施的實踐案例
中電金信的“源啟”系列
“源啟”3.0的創(chuàng)新
中電金信的“源啟”3.0版本是針對大模型時代的數(shù)字新基建，通過“四大平臺”（基礎運行支撐平臺、數(shù)字構建平臺、數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺、行業(yè)AI平臺）助力企業(yè)夯實數(shù)據(jù)基礎設施。
金融交易云項目
以華潤銀行金融交易云項目為例，該項目基于“源啟”打造了全棧國產(chǎn)化金融基礎設施，整合了16家廠商的35項信創(chuàng)軟硬件產(chǎn)品，解決了超過260項兼容適配及配置優(yōu)化類問題。
微軟與商湯的實踐
微軟ERP產(chǎn)品升級
微軟將大模型引入ERP產(chǎn)品組合中，覆蓋財務、采購和供應鏈三大模塊，優(yōu)化預算、運營和采購等業(yè)務流程。
商湯大語言模型的應用
微博將商湯的大語言模型與其業(yè)務數(shù)據(jù)融合，為博主提供AI營銷助手，實現(xiàn)AI自動選品、生成營銷內(nèi)容、生成帶貨視頻等功能。
未來展望與挑戰(zhàn)
未來趨勢
更高的算力需求
隨著AI模型的不斷復雜化，對算力的需求將持續(xù)增長。未來，企業(yè)需要構建更加高效的智算底座，以支持大規(guī)模的AI模型訓練和部署。
智能化管理
AI技術將廣泛應用于數(shù)字基礎設施的管理中，實現(xiàn)自動化的故障診斷、資源調度和性能優(yōu)化。
綠色節(jié)能
隨著數(shù)據(jù)中心能耗的增加，采用節(jié)能的AI技術和設備將成為未來的重要發(fā)展方向。
面臨的挑戰(zhàn)
技術復雜性
隨著AI技術的不斷發(fā)展，數(shù)字基礎設施的復雜性增加，對技術人員的要求也更高。
兼容性問題
不同品牌和型號的AI設備之間可能存在兼容性問題，需要進行嚴格的測試和驗證。
數(shù)據(jù)安全與隱私
在AI技術廣泛應用的過程中，數(shù)據(jù)安全和隱私保護將成為重要的挑戰(zhàn)。
總結
人工智能技術正成為推動數(shù)字基礎設施革新的核心力量。通過構建智能算力基礎設施、優(yōu)化數(shù)據(jù)管理和應用開發(fā)、以及升級網(wǎng)絡基礎設施，企業(yè)可以顯著提升數(shù)字基礎設施的性能和效率。然而，面對技術復雜性、兼容性問題和數(shù)據(jù)安全等挑戰(zhàn)，企業(yè)需要不斷探索和創(chuàng)新，以實現(xiàn)可持續(xù)的數(shù)字化轉型。未來，隨著AI技術的進一步發(fā)展，數(shù)字基礎設施將更加智能化、高效化和綠色化，為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展提供堅實支撐。
希望本文能夠為利用人工智能革新數(shù)字基礎設施提供有價值的參考。如果您還有其他問題或需要進一步的建議，請隨時聯(lián)系。
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